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Quantifying uncertainty of machine learning methods for loss given default

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-532787
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.53278
Nagl, Matthias ; Nagl, Maximilian ; Daniel, Rösch
[img]Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(1MB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 28 Nov 2022 16:34



Zusammenfassung

Machine learning has increasingly found its way into the credit risk literature. When applied to forecasting credit risk parameters, the approaches have been found to outperform standard statistical models. The quantification of prediction uncertainty is typically not analyzed in the machine learning credit risk setting. However, this is vital to the interests of risk managers and regulators ...

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